Development of a standard set of outcome measures for non-specific low back pain in Dutch primary care physiotherapy practices: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a clinical standard set of outcome measures that are accepted for relevance and feasibility by stakeholders and useful for (a) interaction between patient and the professional, e.g. shared decision-making in goal-setting, monitoring and feedback based on outcomes, (b) internal quality improvement, and (c) external transparency in patients with non-specific low back pain (NSLBP) in primary care physical therapy. METHODS: We used a consensus-driven modified RAND-UCLA Delphi method in seven steps with panellists (patients, representatives of patient and physiotherapy associations, researchers, policy makers, health insurers): (1) literature search, (2) first online survey, (3) patient interviews, (4) an experts meeting, (5) a consensus meeting, (6) second online survey, and (7) final approval of an advisory board. Steps 1-4 resulted in potential outcome measures. In the consensus meeting after discussion panellists voted for inclusion per measure. In the second online survey the final standard set was rated on relevance and feasibility on a 9-point Likert scale; when the median score was ≥ 7, the standard set was accepted and finally approved. RESULTS: Thirteen draft outcome measures were rated and discussed, and finally, six outcome measures were accepted. The standard set includes the Quebec Back Pain Disability Scale, Oswestry Disability Index, Patient-Specific Functional Scale, Numeric Pain Rating Scale, Global Perceived Effect (GPE-DV), and the STarT Back Screening Tool (SBT). CONCLUSION: This study presents a standard set of outcome measures for patients with NSLBP in primary care physiotherapy accepted for relevance and feasibility by stakeholders. The standard set is currently used in daily practice and tested on validity and reliability in a pilot study. These slides can be retrieved under Electronic Supplementary Material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».